Electronic Health Record-Based Genome-Wide Meta-Analysis and Mendelian Randomization Identify Metabolic and Phenotypic Consequences of Non-Alcoholic Fatty Liver Disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) has been associated with several blood biomarkers and chronic diseases. Whether these associations underlie causal effects remains to be determined. We aimed at identifying blood metabolites, blood proteins and human diseases that are causally impacted by the presence of NAFLD using Mendelian randomization. We created a NAFLD genetic instrument from NAFLD loci (MTARC1, GCKR, LPL, TRIB1, LMO3, FTO, TM6SF2, APOE and PNPLA3) identified in a new electronic health record based-GWAS meta-analysis (6715 cases and 682,748 controls). We found a potentially causal effect of NAFLD on tyrosine metabolism as well as on blood levels of eight proteins that could potentially represent new early biomarkers of NAFLD. Using results from the UK Biobank, FinnGen and the COVID-19 Host Genetics Initiative, we found that NAFLD was not causally associated with diseases outside the spectrum of liver diseases, suggesting that the resolution of NAFLD might not prevent other diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».